java - タワー ディフェンスでのパス検索に最適なアルゴリズム

Question

A は A* や D* などについて読んだことがありますが、どちらかを選択することができません。多くの検索 (ティックごとに 50 件の検索) があり、さまざまな可能性がある場合、最適な検索アルゴリズムは何ですか?

Answer 1

2つの間で、D*を選択します。D *は特に最適なパスを想定していますが、障害物に遭遇した場合は再計算します。これは、各クリープが出口パスの独自のビューを持つことができることを意味します。これは、クリープが障害物に遭遇したときに更新されます。

あなたや私が道を歩いているかのように、行動を調整した最良の道に関するそのような仮定は、少し現実的です。私たちは、障害物について知る前に、障害物を避けません。また、誰か（プレイヤー）が新しいタワーを建設した場合のパスの再計算もうまく説明されています。開いているノードの拡張のバランスをうまくとると、最適なパスの中央に配置されたタワーの両側をクリープが歩くことさえあります。

ただし、本当に楽しくしたい場合は、最適なパスファインディングに基づいた学習ベースのアプローチを採用してください。他のソリューションよりもはるかに興味深い。例を見るには、のようなものを見てくださいantbuster。おそらく非常に興味深いので、標準のタワーディフェンスゲームのジャンルには完全には適合しません。

Answer 2

これにはQ-Learningが適しているかもしれません。Q-Learning は、限定された世界でローカルな決定を下すことで得られるペナルティ/ゲインのグリッドを作成しようとします。